画像中のパタンノイズ分離法と周波数スペクトルを用いたパタン成分の特徴づけ法の開発

本研究は，あるパタンが繰り返し現れる画像において，そのパタンのサイズを検出することを目的とする．パタンサイズが検出できると，画像サイズをパタンの整数倍に切り取ることで，スペクトル解析の精度や，画像中のパタン分離の精度を高めることができる．初年度は，いくつかの検出方法を考案・実装し，有効な方法に絞っていくことを行った．現在までの成果として，シミュレーションにおいて，テンプレート画像を繰り返し並べて作成した画像であれば，パタンサイズを検出できるようになりつつある．以下，開発した方法について述べる．まず，試行錯誤の結果，パタンを含む画像の自己相関を解析することが，パタンサイズの求めやすさに繋がることが分かった．自己相関の計算結果として得られる数値列は，局所的に値が大きくなるピーク値を持ち，これが何通りかの規則に従って並んで現れるが，これらのピーク値のうち，傾斜の最もゆるい直線上に並ぶピークの「位置」の間隔が，パタンのサイズとなる．次に，上記のような直線を推定しやすくする変換方法を新たに開発した．自己相関結果の数値列から，ある間隔 d で，数値を抽出した場合，d がパタンサイズと一致していると，ちょうどピーク位置の数値であるピーク値を抽出することになり，抽出した位置と数値を二次元座標 (位置,数値) としてプロットすると，きれいな直線上に並ぶ，一方，間隔 d が適切でない場合は，座標にバラツキが生じる．このことを利用し，全ての d について，試しに数値を抽出して，(位置,数値) の点群に引けそうな直線を求め，その傾きを計算する．すると，d が最適な場合に，傾きが極小となる結果が得られる．なお，本手法は，パタンサイズの検出の前処理として，信号処理的に自己相関やピーク解析を行いやすい状態に変換し，パタン認識で必要となりがちなクラスタリング処理を避けるような方法となっている．

本研究は，あるパタンが繰り返し現れる画像において，そのパタンのサイズを検出することを目的とする．パタンサイズが検出できると，画像サイズをパタンの整数倍に切り取ることで，スペクトル解析の精度や，画像中のパタン分離の精度を高めることができる．初年度は，いくつかの検出方法を考案・実装し，有効な方法に絞っていくことを行った．現在までの成果として，シミュレーションにおいて，テンプレート画像を繰り返し並べて作成した画像であれば，パタンサイズを検出できるようになりつつある．以下，開発した方法について述べる．まず，試行錯誤の結果，パタンを含む画像の自己相関を解析することが，パタンサイズの求めやすさに繋がることが分かった．自己相関の計算結果として得られる数値列は，局所的に値が大きくなるピーク値を持ち，これが何通りかの規則に従って並んで現れるが，これらのピーク値のうち，傾斜の最もゆるい直線上に並ぶピークの「位置」の間隔が，パタンのサイズとなる．次に，上記のような直線を推定しやすくする変換方法を新たに開発した．自己相関結果の数値列から，ある間隔 d で，数値を抽出した場合，d がパタンサイズと一致していると，ちょうどピーク位置の数値であるピーク値を抽出することになり，抽出した位置と数値を二次元座標 (位置,数値) としてプロットすると，きれいな直線上に並ぶ，一方，間隔 d が適切でない場合は，座標にバラツキが生じる．このことを利用し，全ての d について，試しに数値を抽出して，(位置,数値) の点群に引けそうな直線を求め，その傾きを計算する．すると，d が最適な場合に，傾きが極小となる結果が得られる．なお，本手法は，パタンサイズの検出の前処理として，信号処理的に自己相関やピーク解析を行いやすい状態に変換し，パタン認識で必要となりがちなクラスタリング処理を避けるような方法となっている．